論文の概要: Neurosymbolic AI for Situated Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02947v1
• Date: Sat, 5 Dec 2020 05:03:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 12:07:46.653143
• Title: Neurosymbolic AI for Situated Language Understanding
• Title（参考訳）: 言語理解のためのニューロシンボリックAI
• Authors: Nikhil Krishnaswamy and James Pustejovsky
• Abstract要約: 我々は,これらの学習課題に対する解法として,計算位置定位法が有効であると主張している。 我々のモデルは、古典的なAIの考えをニューロシンボリックインテリジェンス(英語版)の枠組みに再組み入れている。 我々は、さまざまなAI学習課題に対して、位置情報が多様なデータと複数のレベルのモデリングを提供する方法について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.249453757295083
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, data-intensive AI, particularly the domain of natural language processing and understanding, has seen significant progress driven by the advent of large datasets and deep neural networks that have sidelined more classic AI approaches to the field. These systems can apparently demonstrate sophisticated linguistic understanding or generation capabilities, but often fail to transfer their skills to situations they have not encountered before. We argue that computational situated grounding provides a solution to some of these learning challenges by creating situational representations that both serve as a formal model of the salient phenomena, and contain rich amounts of exploitable, task-appropriate data for training new, flexible computational models. Our model reincorporates some ideas of classic AI into a framework of neurosymbolic intelligence, using multimodal contextual modeling of interactive situations, events, and object properties. We discuss how situated grounding provides diverse data and multiple levels of modeling for a variety of AI learning challenges, including learning how to interact with object affordances, learning semantics for novel structures and configurations, and transferring such learned knowledge to new objects and situations.
• Abstract（参考訳）: 近年、データ集約型AI、特に自然言語処理と理解の領域は、この分野へのより古典的なAIアプローチを横取りした大規模なデータセットとディープニューラルネットワークの出現によって大きく進歩している。 これらのシステムは明らかに洗練された言語理解や生成能力を示すが、しばしばそれまで遭遇したことのない状況にスキルを移すことに失敗する。 我々は,これらの学習課題の解法として,有能な現象の形式的モデルとして機能する状況表現を作成し,新しいフレキシブルな計算モデルをトレーニングするための多量のタスク適合データを含むことを論じる。 我々のモデルは、対話的状況、イベント、およびオブジェクト特性のマルチモーダルな文脈モデリングを用いて、古典的AIのアイデアをニューロシンボリックインテリジェンス(英語版)のフレームワークに再組み込む。 我々は、さまざまなAI学習課題に対して、さまざまなデータと複数のレベルのモデリングを提供することについて論じる。例えば、オブジェクトの空き地とのインタラクションの学習、新しい構造や構成のセマンティクスの学習、学習した知識を新しいオブジェクトや状況に転送するなどである。

関連論文リスト

• ARPA: A Novel Hybrid Model for Advancing Visual Word Disambiguation Using Large Language Models and Transformers [1.6541870997607049]
  変換器の高度な特徴抽出機能を備えた大規模言語モデルの非並列的文脈理解を融合したアーキテクチャであるARPAを提案する。 ARPAの導入は、視覚的単語の曖昧さにおいて重要なマイルストーンであり、魅力的なソリューションを提供する。 我々は研究者や実践者たちに、このようなハイブリッドモデルが人工知能の先例のない進歩を後押しする未来を想像して、我々のモデルの能力を探求するよう依頼する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T10:15:13Z)
• Are Large Language Models the New Interface for Data Pipelines? [3.5021689991926377]
  言語モデル(Language Model)とは、人間のコミュニケーションを理解し、生成するために設計された様々な種類のモデルを含む用語である。 大規模言語モデル (LLM) は、人間のような流布やコヒーレンスでテキストを処理する能力によって注目されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T08:10:32Z)
• A Survey on Vision-Language-Action Models for Embodied AI [71.16123093739932]
  視覚言語アクションモデル(VLA)はロボット学習の基盤となっている。 汎用性、デキスタリティ、一般化可能性など、様々な手法が提案されている。 VLAは、長い水平タスクを実行可能なサブタスクに分解できるハイレベルなタスクプランナとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T01:43:54Z)
• Deep Learning Approaches for Improving Question Answering Systems in Hepatocellular Carcinoma Research [0.0]
  近年,自然言語処理(NLP)の進歩は,ディープラーニング技術によって加速されている。 膨大な量のデータに基づいてトレーニングされたBERTとGPT-3は、言語理解と生成に革命をもたらした。 本稿では,大規模モデルベースNLPの現状と今後の展望について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T09:32:17Z)
• Enabling High-Level Machine Reasoning with Cognitive Neuro-Symbolic Systems [67.01132165581667]
  本稿では,認知アーキテクチャを外部のニューロシンボリックコンポーネントと統合することにより,AIシステムにおける高レベル推論を実現することを提案する。 本稿では,ACT-Rを中心としたハイブリッドフレームワークについて紹介し,最近の応用における生成モデルの役割について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T21:20:17Z)
• Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook [151.49434496615427]
  視覚シーンの構成的性質を観察し、推論する視覚システムは、我々の世界を理解するのに不可欠である。 モデルは、このようなモダリティと大規模なトレーニングデータとのギャップを埋めることを学び、コンテキスト推論、一般化、テスト時の迅速な機能を容易にした。 このようなモデルの出力は、例えば、バウンディングボックスを設けて特定のオブジェクトをセグメント化したり、画像や映像シーンについて質問したり、言語命令でロボットの動作を操作することで対話的な対話を行うなど、リトレーニングすることなく、人為的なプロンプトによって変更することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T17:59:18Z)
• SNeL: A Structured Neuro-Symbolic Language for Entity-Based Multimodal Scene Understanding [0.0]
  SNeL(Structured Neuro-symbolic Language, 構造化ニューラルシンボリック言語)は,マルチモーダルデータを処理するニューラルネットワークとのニュアンスな相互作用を容易にする汎用的なクエリ言語である。 SNeLの表現的インターフェースは、複雑なクエリの構築、論理演算と算術演算子、コンパレータ、ネストなどをサポートする。 我々の評価は、SNeLが複雑なニューラルネットワークとの相互作用を形作る可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T17:01:51Z)
• Foundation Models for Decision Making: Problems, Methods, and Opportunities [124.79381732197649]
  大規模に多様なデータに基づいて事前訓練された基礎モデルは、幅広いビジョンと言語タスクにおいて異常な能力を示してきた。 ファンデーションモデルをトレーニングし、他のエージェントと対話し、長期的な推論を行うための新しいパラダイムが生まれている。 基礎モデルと意思決定の交わりにおける研究は、強力な新しいシステムを作るための大きな約束である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T18:44:07Z)
• Collective Intelligence for Deep Learning: A Survey of Recent Developments [11.247894240593691]
  我々は、複雑なシステムへのニューラルネットワーク研究の関与に関する歴史的文脈を提供する。 我々は,集合知の原理を取り入れた,現代のディープラーニング研究の活発な領域をいくつか取り上げる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T08:39:32Z)
• INTERN: A New Learning Paradigm Towards General Vision [117.3343347061931]
  我々はInterNという新しい学習パラダイムを開発した。 複数の段階の複数のソースからの監視信号を用いて学習することにより、トレーニング対象のモデルは強力な一般化性を生み出す。 ほとんどの場合、ターゲットドメインのトレーニングデータの10%しか適応していないモデルが、完全なデータセットでトレーニングされたトレーニングデータよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-16T18:42:50Z)
• WenLan 2.0: Make AI Imagine via a Multimodal Foundation Model [74.4875156387271]
  我々は,膨大なマルチモーダル(視覚的・テキスト的)データを事前学習した新しい基礎モデルを開発する。 そこで本研究では,様々な下流タスクにおいて,最先端の成果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T12:25:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。